YOLO 编程指南

YOLO 编程指南

1. YOLO 简介

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。YOLO 通过神经网络实现实时目标检测，并能够在一张图片中识别多个对象。

2. 安装 YOLO 环境

在使用 YOLO 进行编程之前，需要安装必要的依赖和工具。

2.1 安装 Python 和必要的库

pip install numpy opencv-python torch torchvision

2.2 下载 YOLO 预训练模型

从官方 YOLOv5 GitHub 下载最新的 YOLO 版本。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 使用 YOLO 进行目标检测

YOLO 可以用于检测图像或视频中的目标。

3.1 运行 YOLO 进行图像检测

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.5 --source image.jpg

参数说明：

• --weights yolov5s.pt：使用 YOLOv5 预训练模型。
• --img 640：输入图像大小。
• --conf 0.5：置信度阈值。
• --source image.jpg：输入图像文件。

3.2 运行 YOLO 进行视频检测

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.5 --source video.mp4

4. 自定义 YOLO 训练

如果需要训练自己的目标检测模型，可以按照以下步骤进行。

4.1 准备数据集

数据集应包含图片和标签文件（YOLO 格式）。

4.2 修改 data.yaml 配置文件

train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/images
nc: 2
names: ['class1', 'class2']

4.3 训练 YOLO 模型

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt

5. 结论

YOLO 是一个强大的目标检测工具，能够实时检测图像和视频中的多个目标。通过自定义训练，YOLO 还能适应各种特定应用场景，例如安全监控、自动驾驶和医疗影像分析。